1-1- مقدمه

پیش‌‌‌‌بینی آینده در زمینه‌های مختلف همواره برای انسان جالب و جذاب بوده است. با اطمینان می‌توان گفت که پیش‌‌‌‌بینی آینده و روند تغییرات در همه‌ی حوزه‌ها از دغدغه‌های اصلی و همیشگی مدیران سطح بالا و میانی می‌باشد. اما همواره مشکلات فراوانی در برابر آن وجود داشته است که انجام پیش‌‌‌‌بینی‌های دقیق و قابل اعتماد را تقریباً غیرممکن نموده است (توحیدی- مقدم و فرهادی، 1391). در سالهای اخیر با توجه به جذابیت‌هایی که در زمینه داده‌کاوی و همچنین پیش‌‌‌‌بینی که یکی از اهداف داده‌کاوی می‌باشد وجود دارد،تحقیقات زیادی در این حوزه انجام شده است.

در حال حاضر در اکثر دانشگاه‌ها بانک‌های اطلاعاتی وسیعی از ویژگی‌های دانشجویان موجود است که حجم بالایی از اطلاعات مربوط به سوابق آموزشی و تحصیلی را شامل می‌شود و از آن‌جایی که امروزه فضای رقابتی شدیدی در دانشگاه‌های مختلف حاکم شده است. مدیران باید سریع‌تر و درست‌تر از قبل تصمیم بگیرند. لازمه چنین امری، دستیابی سریع و دقیق به دانش است و برای دستیابی به دانش، وجود ابزارهای کارا و موثری نظیر داشبوردهای مدیریتی ضرورت دارد. ارزش   داشبورد در اتصال ویژگی‌ها و کاربرد مناسب آن در سازمان است. گرچه تا به امروز توافق خاصی در اینکه داشبورد باید دقیقا چگونه باشد و چه کارهایی را انجام دهد، وجود ندارد اما به طور کلی انتظار می‌رود داشبورد، امکان جمع‌آوری، خلاصه‌سازی و ارائه اطلاعات مناسب از منابع مختلفی را داشته باشد تا بدین وسیله کاربر بتواند وضعیت شاخص‌ها را به طور یک‌جا ملاحظه نماید.

هدف از انجام این تحقیق، داده‌کاوی‌آموزشی جهت مقاصد پیش‌‌‌‌بینی پیشرفت تحصیلی دانشجویان به همراه داشبورد آن می‌باشد، داده‌کاوی‌آموزشی یک حوزه علمی نوظهور است که به توسعه روشهایی برای کاوش و اکتشاف دانش در محیط‌های آموزشی می‌پردازد. پیشرفت‌ تحصیلی دانشجویان یکی از اموری است که در امر آموزش مطرح است و از مسائل مورد توجه مدیران آموزشی دانشگاه‌هاست. در این تحقیق سعی شده از داده‌کاوی و فنون آن استفاده شود و با استفاده از داده‌هایی که در دانشگاه‌ها موجود است پیشرفت تحصیلی را پیش‌‌‌‌بینی نمود. پس از آشنایی با ادبیات مسئله و مرورکلی بر ویژگی‌های اصلی یک داشبورد مدیریتی کارا، روشهای داده‌کاوی و پیش‌‌‌‌بینی به عنوان مطالعه موردی کار پیش‌‌‌‌بینی در امور آموزش را انجام داده‌ایم. معدل دانشجویان به‌صورت تصادفی تغییر نمی‌کند، بلکه تغییرات بر اساس یک روند تکرار پذیر و قابل تشخیص صورت می‌گیرد، پس قابل پیش‌‌‌‌بینی است. برای این منظور پس از گردآوری داده‌ها جهت داده‌کاوی، با استفاده از روشهای شبکه‌عصبی و درخت‌تصمیم C5، کار پیش‌‌‌‌بینی را انجام داده ایم و بعد از پیش‌‌‌‌بینی، طراحی و پیاده‌سازی داشبورد آن صورت گرفت.